ผมก็เหนื่อยล้าเพิ่มขึ้นด้วยเหตุผลนี้พอดีเลยครับ ผมพอคาดไว้แล้วว่าจะเป็นแบบนั้น เลยโอเคกับความเหนื่อยล้าเองอยู่ แต่ยิ่งไปกว่านั้นคือ จากภายนอกพอมองเข้ามา มันไม่มีช่วงเวลาที่นั่งรัวคีย์บอร์ดตอนเขียนโค้ด เลยดูเหมือนว่าทำงานแบบชิลมาก ถ้าผมบอกว่าเดี๋ยวนี้เหนื่อยกว่าเมื่อก่อน เขาก็ดูจะไม่ค่อยเข้าใจเท่าไร....

 

เทคโนโลยีระดับไฮเอนด์... ขอบคุณครับ

 

ถ้าคุณแสดงแรงจูงใจให้ผมดู ผมก็จะแสดงผลลัพธ์ให้คุณเห็น - ชาร์ลี มังเกอร์

 

อ่านได้อย่างสนุกครับ
ถ้าไปทางสภาพแวดล้อมการพัฒนา ก็จะต่อเนื่องไปถึงการมาของ VS Code และ LSP แล้วก็รวมไปถึงเครื่องมือก่อนยุค AI ของ Tabnine ได้ด้วยครับ

 

หรือว่ามันช่วยปลอบใจได้ เพราะดูเหมือนทุกคนจะมีประสบการณ์แบบเดียวกัน...?

 

ก็มีคนอยู่ไม่น้อยที่ไม่แยกแยะระหว่างสิ่งที่ควรเป็น ความปรารถนา และการคาดการณ์ ไม่ว่าจะโดยไม่รู้ตัวหรือตั้งใจก็ตาม

 

อา เหมือนมีคนมาอธิบายแทนได้อย่างชัดเจนเลยว่าทำไมผมถึงรู้สึกเหนื่อยล้า

 

ในมุมของผู้ใช้ก็เหนื่อยเหมือนกัน แต่

ในหมู่นักพัฒนาเองก็ดูเหมือนจะกำลังนิยมพยายามทิ้งผลงานไว้ให้ได้อีกสักชิ้น ด้วยการเอาเทคโนโลยีที่เนื้อแท้เหมือนเดิมมาเปลี่ยนแค่คำพูดทีละนิด แล้วห่อให้ดูราวกับว่าเป็นเทคโนโลยีใหม่

เพราะเป็นเทคโนโลยีที่ยังใหม่ได้ไม่นาน การพยายามเข้าไปยึดพื้นที่ก่อนก็คงเป็นเรื่องธรรมดาใช่ไหมครับ?
ถึงอย่างนั้นก็ยังรู้สึกว่าเหนื่อยจริง ๆ ครับ

 

ดังนั้นสิ่งที่จำเป็นด้วย AI ก็คือคนที่มีเส้นโค้งการเรียนรู้ชัน แต่สำหรับคำว่า "จูเนียร์" จะหมายถึง "มีเส้นโค้งการเรียนรู้เร็ว" ด้วยนั้น ผมรู้สึกว่ายากจะเห็นด้วยนะ

ต่อไปนี้ แทนที่จะประเมินนักพัฒนาโดยแบ่งจูเนียร์ <-> ซีเนียร์จากระดับการสั่งสมประสบการณ์

ในยุค AI เราน่าจะแบ่งความเป็นซีเนียร์จากความสามารถในการเรียนรู้อย่างอัดแน่นและใช้ AI ได้เก่งมากกว่า

 

ปรบมือ ปรบมือ :)

 

ผมคิดว่าอาจจำเป็นต้องมีปัญญาในการอ่านประโยคอย่าง “X คืออนาคต” แบบกรองความหมายเองว่า “หวังว่า X จะเป็นอนาคต”

 

เห็นด้วยจริง ๆ หลายจุด 5555 มันอึดอัดโคตร ๆ จนสุดท้ายก็ปล่อยวางแล้วเข้าโหมดทำงานแค่ให้สมกับเงินที่ได้ กลายเป็นว่ากลับชอบกันใหญ่เพราะงานเดินได้ลื่นกว่าเดิม ทั้งที่จริง ๆ แล้วมันคือการเข้าสู่สภาวะ "ไม่ใช่ธุระอะไรของกู" ทั้ง ๆ ที่ก็มองเห็นทิศทางการพัฒนาที่มีความเสี่ยงอยู่

 

JavaScript의 간략한 역사
ถ้าอ่านบทความนี้ไปพร้อมกันก็น่าจะดีครับ

 

> อย่างไรก็ตาม เนื่องจากยังไม่มีการใช้งานโมเดลสิทธิ์ จึงไม่สามารถควบคุมสิทธิ์ของโทเค็นได้ (ถ้าผมเข้าใจผิดก็ช่วยบอกด้วย)

ตอนนี้รองรับแล้ว

 

1. "ความเร็วช่วยเติมพลัง" (ฝ่ายมองบวก)

  • จุดยืน: AI จัดการงานน่าเบื่อได้อย่างรวดเร็ว ทำให้กลับมีพลังมากขึ้น และยังช่วยลดต้นทุนในการเรียนรู้ tech stack ใหม่ ๆ จึงมองว่าเป็นเรื่องดี
  • กรณีตัวอย่าง: เวลาใช้ภาษาหรือเฟรมเวิร์กที่ไม่คุ้นเคย ด้วย AI agent จึงข้ามขั้นตอนการเรียนรู้ที่น่าเบื่อไป แล้วโฟกัสกับการลงมือสร้างได้ทันที

2. "ข้อถกเถียงเรื่องนิยามของ vibe coding" (ความสับสนของคำศัพท์)

  • ข้อถกเถียง: ยังมีความเห็นต่างกันว่า 'vibe coding' หมายถึงแค่การได้รับความช่วยเหลือจาก AI หรือหมายถึงการไม่ตรวจโค้ดที่สร้างขึ้นแล้วดูแค่ผลลัพธ์เท่านั้น
  • จุดที่เห็นพ้องกัน: เดิมทีคำนี้มีนัยลบ หมายถึง 'ไม่ตรวจโค้ด' แต่ปัจจุบันความหมายได้ขยายไปเป็นคำที่ใช้เรียกการเขียนโค้ดด้วย AI ช่วยโดยรวม

3. "ความเร็วที่ไร้การตรวจสอบคือหนี้เทคนิค" (ฝ่ายระมัดระวัง)

  • คำวิจารณ์: การเชื่อแค่ผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นทั้งที่ยังไม่เข้าใจโค้ดนั้นเป็นเรื่องอันตราย ภายหลังบั๊กที่เกิดขึ้นหรือค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา (technical debt) อาจสูงยิ่งกว่าเดิม
  • อุปมา: "เหมือนขึ้นรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติโดยที่คนขับไม่รู้ว่ากำลังจะไปไหน" และชี้ว่าการพัฒนาโดยไม่มีความเข้าใจสุดท้ายจะทำให้ความสามารถในการแก้ปัญหาลดลง

4. "ความเหนื่อยล้าจากการสลับบริบท" (ฝ่ายเห็นด้วย)

  • เห็นด้วย: ระหว่างที่ AI สร้างโค้ด เกิดการสลับบริบท (Context Switching) บ่อยครั้ง ทำให้ภาระด้านการรับรู้ของสมองเพิ่มขึ้นอย่างมาก
  • อาการ: เมื่อต้องวนซ้ำกับการตรวจและแก้ผลลัพธ์ของ AI ความเหนื่อยล้าทางจิตใจกลับมากกว่าการเขียนโค้ดเอง ทำงาน 4 ชั่วโมงแต่รู้สึกเหมือนเหนื่อยมาทั้งวัน

5. "ความสนุกของการเขียนโค้ดที่หายไป" (โดพามีนไม่พอ)

  • ประสบการณ์: ความรู้สึกสำเร็จ (โดพามีน) จากการแก้ปัญหาด้วยตัวเองหายไป ให้ความรู้สึกเหมือนเห็นแค่ของที่ประกอบเสร็จแล้ว แทนความสนุกของการต่อ Lego ด้วยตัวเอง จึงรู้สึกว่างเปล่า
  • ผลลัพธ์: งานที่เร่งให้ได้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็วโดยไร้ความสุขจากกระบวนการ ทำให้นักพัฒนาเหนื่อยล้า

6. "เป็นพิษสำหรับมือใหม่ แต่เป็นยาสำหรับผู้ชำนาญ" (ความต่างตามระดับทักษะ)

  • การวิเคราะห์: นักพัฒนาที่ชำนาญสามารถจับความผิดพลาดของ AI และแก้ได้อย่างรวดเร็ว จึงเพิ่มผลิตภาพได้ แต่สำหรับมือใหม่มีความเสี่ยงสูงที่จะใช้โค้ดที่ผิดแบบนั้นไปตรง ๆ ทำให้เสียโอกาสในการเรียนรู้และอาจผลิตโค้ดคุณภาพแย่จำนวนมาก

7. "ถูกบังคับให้เปลี่ยนบทบาทเป็นผู้จัดการ" (การเปลี่ยนบทบาท)

  • ปรากฏการณ์: บทบาทของนักพัฒนาถูกบังคับให้เปลี่ยนจาก 'ผู้สร้าง' ที่เขียนโค้ดเอง ไปเป็น 'ผู้จัดการ/ผู้รีวิว' ที่ต้องตรวจและแก้โค้ดจำนวนมากที่ AI สร้างออกมา
  • ภาระ: สร้างความเครียดอย่างรุนแรง ราวกับต้องรีวิวโค้ดที่ junior developer 5 คน (AI) เขียนแบบเรียลไทม์อยู่คนเดียว

8. "การขาดความเข้าใจ business logic" (การชี้ข้อจำกัด)

  • ปัญหา: AI เขียนโค้ดได้เก่ง แต่ไม่เข้าใจบริบททางธุรกิจหรือสถาปัตยกรรมโดยรวม
  • ความเป็นจริง: สุดท้ายงานซับซ้อนอย่างการปรับข้อกำหนดทางธุรกิจให้เข้ากับโค้ด และการจัดการ edge case ต่าง ๆ ก็ยังเป็นหน้าที่ของมนุษย์ และในกระบวนการนี้เองที่เกิดคอขวด

9. "การหายไปของการพักและช่องว่างให้หายใจ" (เวลาของเครื่องจักร)

  • อุปมา: เหมือนในอดีตที่แรงงานโรงงานต้องทำงานตามความเร็วของเครื่องจักร มนุษย์ในตอนนี้ก็กำลังถูกความเร็วในการสร้างของ AI ลากไป จนติดอยู่ใน 'เวลาของเครื่องจักร'
  • ความจำเป็น: 'การพักแบบถูกบังคับ' อย่างเวลารอ compile หายไป ทำให้สมองไม่มีช่องว่างในการประมวลผลข้อมูลและพักผ่อน การพักอย่างตั้งใจจึงเป็นสิ่งจำเป็น

10. "ปัญหาชั่วคราวของเครื่องมือ" (มุมมองอนาคต)

  • การวินิจฉัย: ความเหนื่อยล้าในปัจจุบันเกิดจากความไม่สอดคล้องกัน เพราะเครื่องมือตรวจสอบ (เช่น test, lint เป็นต้น) ยังตามความเร็วในการสร้างของ AI ไม่ทัน
  • ทางออก: หากเครื่องมือที่ทำให้การตรวจสอบเป็นอัตโนมัติพัฒนาขึ้นจนทันความเร็วในการสร้าง ปัญหาความเหนื่อยล้านี้ก็อาจแก้ไขได้